人工蜂群实验

规定格式

数据集位置

数据集位于./file文件夹内

数据集命名规范

n_PlansNum_lb_ub_TimeSpent_Concurrency1_---ConcurrencyN.txt

举例：

4_3_0_3_5.5_10_10_9_10.txt

有四个服务，3条路径，虚拟机列表中每个服务有4个虚拟机可选， 要求最高用时为5.5秒,并发量为[10,10,9,10]。

解的格式

假如是三条路径，每条路径是4个服务

这是一个长度为3*4的数组

需要一个概率数组probability

[概率1][概率2][概率3]

还需要一个并发量数组concurrency来存储每条路径的并发量

[并发量1][并发量2][并发量3]

[服务11][服务12][服务13][服务14][服务21][服务22][服务23][服务24][服务31][服务32][服务33][服务34]

假设有k条路径，每条路径是n个服务，那么数组长度就是k+k*n。

1为第一条路径第一个服务，n是第一条路径的第n个服务。

(1k)(1n)就是所有的k*n个服务的编号。

实验步骤

1 初始化单条解

• 有number_of_plans条路径，n个服务
• 初始化number_of_plans个概率，然后通过scaling_probability()函数进行放缩至1。
• 使用一个长度为number_of_plans的数组concurrency[FoodNumber][number_of_plans]存储这条解的每条路径的并发量
• 计算响应时间，以及并发量是不是符合要求，不符合要求的就要进行惩罚。

2 循环初始化所有解

• 循环从1-FoodNumber，初始化所有的解。
• 将第一条解当做最优解。

3 雇佣蜂阶段

• 随机找一条解，将这条解与其它任一条解进行交换某个位置。
• 如果交换后变好了，则保存更改，反之将计数器加一。
• 若计数器到达了最大值，舍弃本条解，重新生成。

4 存储最优解